JPH02205982A - Picture processor - Google Patents

Picture processor

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JPH02205982A
JPH02205982A JP1025750A JP2575089A JPH02205982A JP H02205982 A JPH02205982 A JP H02205982A JP 1025750 A JP1025750 A JP 1025750A JP 2575089 A JP2575089 A JP 2575089A JP H02205982 A JPH02205982 A JP H02205982A
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image
data
image data
compressor
memory
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眞 勝間
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Canon Inc
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Abstract

PURPOSE:To always obtain an optimum compression/expansion ratio by switching the data compression algorithm of a data compressing means according to the identification result of an identification means. CONSTITUTION:A switching means 21 is provided to switch the data compression algorithms of data compressing means 22-24 according to the identification result of the identification means 1. Namely, the data compressing means 22-24 are equipped with the plural data compression algorithms and the identification means 1 identifies the character of original picture data based on statistical distribution concerning the color information of the original picture data. Then, the switching means 1 switches the data compression algorithms of the data compressing means 22-24 according to the identification result of the identification means 1. Accordingly, optimum data compression processing can be always executed automatically in correspondence to the kind of the original picture data.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は画像処理装置に関し、特にカラー画像データの
データ圧縮を行う画像処理装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an image processing apparatus, and particularly to an image processing apparatus that compresses color image data.

また本発明の画像処理装置はデータ圧縮に対応するデー
タ伸張も含めて、広くカラー画像データの検索、通信、
編集、印刷装置に利用できる。
In addition, the image processing device of the present invention can perform a wide range of color image data searches, communications, and
Available for editing and printing equipment.

[従来の技術] 今日、この種の画像処理装置が扱うカラー画像には、例
えば写真等の自然画像、イラストレータの描いたイラス
ト(スケッチ)画像、文字等が中心となる文字画像が有
る。従来は、これらの画像データを単一の圧縮・伸張ア
ルゴリズムで処理していた。
[Prior Art] Today, color images handled by this type of image processing apparatus include, for example, natural images such as photographs, illustrations (sketch) images drawn by illustrators, and character images mainly consisting of characters. Conventionally, these image data were processed using a single compression/decompression algorithm.

第9図は従来の画像データ検索システムのブロツク構成
図である。図において、100は入力手段であり、各種
画像の画像データを入力する。
FIG. 9 is a block diagram of a conventional image data retrieval system. In the figure, reference numeral 100 denotes an input means for inputting image data of various images.

101はマン・マシン・インタフェース(MMI)であ
り、オペレータがこのシステムと対話するためのキーボ
ード及びポインティングデバイスから成る。102は演
算手段(CPU)であり、各種画像データの登録又は検
索のための演算を行うと共に、その周辺装置の制御を行
う。103は出力手段(CRT)であり、指令に従って
登録画像又は検索画像を表示する。104は記録手段で
あり、データ圧縮した形の各種画像データ及び該画像デ
ータを検索するためのインデックスファイル等を記憶す
る。記録手段104は光デイスク装置や磁気ディスク装
置から成る。105はメモリであり、画像データの記憶
エリア及びCPU102が使用するワークエリアを有す
る。106は圧縮・伸張手段であり、単一の圧縮・伸張
アルゴリズムに従って画像データの圧縮又は伸張を行う
101 is a man-machine interface (MMI) consisting of a keyboard and pointing device for an operator to interact with the system. A calculation means (CPU) 102 performs calculations for registering or searching various image data, and also controls its peripheral devices. 103 is an output means (CRT), which displays a registered image or a search image according to a command. Reference numeral 104 denotes a recording means, which stores various types of image data in a compressed form, an index file for searching the image data, and the like. The recording means 104 consists of an optical disk device or a magnetic disk device. A memory 105 has a storage area for image data and a work area used by the CPU 102. A compression/expansion means 106 compresses or expands image data according to a single compression/expansion algorithm.

かかる構成により、画像の登録時は、入力手段100に
より入力した画像データは一旦メモリ105に格納され
、またMMIIOIを介しての対話的操作により当該画
像を特定するためのキーワードが入力される。これによ
り、入力したキーワードは記録手段104のインデック
スファイルに登録されると共に、当該画像データは圧縮
・伸張手段106のデータ圧縮アルゴリズムに従ってデ
ータ圧縮されて記録手段104の前記インデックスファ
イル中のキーワードに対応した名前で記録される。
With this configuration, when registering an image, the image data input by the input means 100 is temporarily stored in the memory 105, and a keyword for specifying the image is input by interactive operation via the MMIIOI. As a result, the input keyword is registered in the index file of the recording means 104, and the image data is compressed according to the data compression algorithm of the compression/expansion means 106, so that the image data corresponds to the keyword in the index file of the recording means 104. recorded by name.

また画像検索時は、MMIIOIを介しての対話的操作
により当該画像を呼び出すためのキーワードが入力され
る。演算手段102は入力されたキーワードに従って記
録手段104から対応する画像データを読み出し、圧縮
・伸張手段106は圧縮とは逆のアルゴリズムに従って
この画像データを伸張し、出力手段103は該伸張した
画像データ(例えばカラーR,G、Bデータ)を表示す
る。
Further, when searching for an image, a keyword for calling up the image is inputted through an interactive operation via the MMIIOI. The calculation means 102 reads the corresponding image data from the recording means 104 according to the input keyword, the compression/expansion means 106 expands this image data according to an algorithm opposite to compression, and the output means 103 reads out the expanded image data ( For example, color R, G, B data) are displayed.

[発明が解決しようとする課題] しかし、上述の如く単一の圧縮・伸張アルゴリズムで画
像データの処理を行うと、画像の種類(性質)によって
は十分な圧縮・伸張率が得られない。また、ある画像の
種類を優先させると他の種類の画像が犠牲になる。また
、全種類の画像を満足させようとすると、全体として圧
縮・伸張率が上らない。
[Problems to be Solved by the Invention] However, when image data is processed using a single compression/expansion algorithm as described above, a sufficient compression/expansion rate may not be obtained depending on the type (characteristics) of the image. Furthermore, if one type of image is prioritized, other types of images will be sacrificed. Furthermore, if an attempt is made to satisfy all types of images, the overall compression/expansion rate will not increase.

本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、画像の種類に応じて常に最適の
圧縮・伸張率が得られる画像処理装置を提供することに
ある。
The present invention eliminates the above-mentioned drawbacks of the prior art, and its purpose is to provide an image processing device that can always obtain the optimum compression/expansion ratio depending on the type of image.

[課題を解決するための手段] 本発明の画像処理装置は上記の目的を達成するために、
複数のデータ圧縮アルゴリズムを備えるデータ圧縮手段
と、原画像データのカラー情報に関する統計的分布に基
づき該原画像データの性質を識別する識別手段と、前記
識別手段の識別結果に従って前記データ圧縮手段のデー
タ圧縮アルゴリズムを切換る切換手段を備えることをそ
の概要とする。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the image processing device of the present invention has the following features:
data compression means comprising a plurality of data compression algorithms; identification means for identifying the nature of the original image data based on statistical distribution regarding color information of the original image data; The outline thereof is to include a switching means for switching compression algorithms.

[作用] かかる構成において、データ圧縮手段は複数のデータ圧
縮アルゴリズムを備える。識別手段は原画像データのカ
ラー情報に関する統計的分布に基づき該原画像データの
性質を識別する。切換手段は前記識別手段の識別結果に
従って前記データ圧縮手段のデータ圧縮アルゴリズムを
切換る。
[Operation] In this configuration, the data compression means includes a plurality of data compression algorithms. The identification means identifies the nature of the original image data based on the statistical distribution of the color information of the original image data. The switching means switches the data compression algorithm of the data compression means according to the identification result of the identification means.

これにより、原画像データの種類に応じて自動的に常に
最適のデータ圧縮処理が行われる。
As a result, optimal data compression processing is automatically and always performed depending on the type of original image data.

[実施例の説明] 以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。
[Description of Embodiments] Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

第1図は実施例の画像検索装置のブロック構成図である
。図において、1はコントロールプロセッサユニット(
CPU)であり、画像検索装置全体の制御を行う。2は
プログラムメモリであり、CPU 1が実行する例えば
第5図、第9図の制御プログラム等を記憶している。3
はパラメータコントローラであり、CPU 1の制御下
で、後述の処理に必要な各種パラメータの初期化、設定
、比較演算等を制御する。4はパラメータメモリであり
、各種パラメータを記憶する。5は演算器であり、各種
パラメータの比較演算等を行う。6はパラメータ設定用
I10であり、オペレータの行うパラメータ設定をイン
タフェースする。29.30は夫々キーボード及びデジ
タイザであり、パラメータ設定用l106を介して画像
の登録又は検索要求等のコマンド及びパラメータを入力
する。
FIG. 1 is a block diagram of an image search device according to an embodiment. In the figure, 1 is a control processor unit (
CPU), which controls the entire image search device. A program memory 2 stores, for example, control programs shown in FIGS. 5 and 9 to be executed by the CPU 1. 3
is a parameter controller which, under the control of the CPU 1, controls the initialization, setting, comparison calculation, etc. of various parameters necessary for the processing described below. 4 is a parameter memory that stores various parameters. Reference numeral 5 denotes an arithmetic unit, which performs comparison calculations of various parameters, etc. Reference numeral 6 denotes a parameter setting I10, which provides an interface for parameter setting performed by an operator. Reference numerals 29 and 30 denote a keyboard and a digitizer, respectively, through which commands and parameters such as image registration or search requests are inputted via the parameter setting l106.

20はCRTであり、例えばパラメータ設定時にそのた
めのメニュー内容等を表示する。オペレータはCRT2
0の表示パラメータのうち最適と考えるパラメータをキ
ーボード29又はデジタイザ30によって選択する。1
9はCRTコントローラであり、CRT20の表示制御
を行う。
Reference numeral 20 denotes a CRT, which displays, for example, menu contents when setting parameters. Operator is CRT2
The parameter considered to be optimal among the display parameters of 0 is selected using the keyboard 29 or the digitizer 30. 1
A CRT controller 9 controls the display of the CRT 20.

7はインデックスファイルであり、画像の登録や検索に
使用する当該画像の識別コード、属性データ等を記録す
る。属性データの入力はキーボード29又はデジタイザ
30を使用したCRT20に対する選択操作によって行
われる。このインデックスファイル7は例えば磁気ハー
ドディスク上に設けられる。8はイメージファイルであ
り、インデックスファイル7に登録した識別コード、属
性データに対応させて当該画像データを記録する。イメ
ージファイル8は例えば光磁気記録媒体上に設けられる
Reference numeral 7 denotes an index file, which records the identification code, attribute data, etc. of the image used for image registration and search. Input of attribute data is performed by a selection operation on the CRT 20 using the keyboard 29 or digitizer 30. This index file 7 is provided, for example, on a magnetic hard disk. 8 is an image file, and the image data is recorded in correspondence with the identification code and attribute data registered in the index file 7. The image file 8 is provided, for example, on a magneto-optical recording medium.

22は画像圧縮器Aであり、例えばスケッチ画の如く°
色数の少ない画像データを対象としてベクトル量子化法
によりそのデータ圧縮率を最大とするように構成されて
いる。26は画像伸張器Aであり、前記画像圧縮器Aと
は対の関係にあり、画像圧縮器Aとは逆のアルゴリズム
で原画像データを復元する。23は画像圧縮器Bであり
、例えば写真等の自然画を対象として構成されている。
22 is an image compressor A, for example, a sketch image.
It is configured to use vector quantization to maximize the data compression rate for image data with a small number of colors. Reference numeral 26 denotes an image decompressor A, which is in a paired relationship with the image compressor A, and restores the original image data using an algorithm opposite to that of the image compressor A. Reference numeral 23 denotes an image compressor B, which is configured to handle natural images such as photographs, for example.

本実施例ではR,G、B座標系の原画像データなY、I
、Q系の画像データに変換し、R,G、B各8ビットで
あったものをY=8ビット、I=5ビット、Q=5ビッ
トの画像データに圧縮する。27は画像伸張器Bであり
、前記画像圧縮器Bとは対の関係にあり、画像圧縮器B
とは逆のアルゴリズムで原画像データを復元する。
In this embodiment, the original image data of R, G, B coordinate system, Y, I
, Q system image data, and compresses the R, G, and B 8 bits each into image data of Y=8 bits, I=5 bits, and Q=5 bits. 27 is an image decompressor B, which is in a paired relationship with the image compressor B;
The original image data is restored using the reverse algorithm.

尚、画像圧縮器・伸張器Bはベクトル量子化法に従って
構成しても良い。24は画像圧縮器Cであり、文字、図
形等の画像を対象としてランレングス法によりそのデー
タ圧縮率を最大とするよう構成されている。28は画像
伸張器Cであり、前記画像圧縮器Cとは対の関係にあり
、画像圧縮器Cとは逆のアルゴリズムで原画像データを
復元する。21は画像圧縮器切換手段であり、CPU1
の制御下で上記画像圧縮器A−Cの何れか1つを選択す
る。25は画像伸張器切換手段であり、上記画像伸張器
A−Cの何れか1つを選択する。
Note that the image compressor/decompressor B may be configured according to the vector quantization method. Reference numeral 24 denotes an image compressor C, which is configured to maximize the data compression rate using the run-length method for images such as characters and graphics. Reference numeral 28 denotes an image decompressor C, which is in a paired relationship with the image compressor C, and restores the original image data using an algorithm opposite to that of the image compressor C. 21 is an image compressor switching means, and the CPU 1
selects one of the image compressors A-C under the control of the image compressor A-C. Reference numeral 25 denotes an image expander switching means, which selects one of the image expanders A to C.

こうして、CPU 1は圧縮器Aで圧縮した場合は伸張
器Aで復元し、圧縮器Bで圧縮した場合は伸張器Bで復
元し、圧縮器Cで圧縮した場合は伸張器Cで復元するよ
う切換制御する。
In this way, CPU 1 decompresses with decompressor A when compressed by compressor A, decompresses with decompressor B when compressed with compressor B, and decompresses with decompressor C when compressed with compressor C. Control switching.

34は画像処理部であり、画像データの圧縮・伸張以外
の処理を1行う。画像処理部34において、10は画像
プロセッサであり1画像処理部34の中核的処理を行う
。画像プロセッサ10はイメージコントローラ9及びC
PUバス33を介してCPU1と接続しており、該CP
U1からの指令に従い、後述のイメージメモリ12.1
3から、又は後述の画像データ用l1016を介して画
像データを受けとり、各種演算処理を行う。
34 is an image processing unit that performs processing other than compression and expansion of image data. In the image processing unit 34, an image processor 10 performs core processing of the image processing unit 34. The image processor 10 includes image controllers 9 and C.
It is connected to CPU1 via PU bus 33, and the CPU
According to the command from U1, the image memory 12.1 described below
3 or via an image data l1016 to be described later, and performs various arithmetic processing.

画像プロセッサ1oはイメージメモリ12.13の各ブ
レーン12a、12b、12c間で、又はこれらと任意
の定数間で四則演算、ロジカル演算、最大値/最小値演
算等を行い、例えば各画素毎にR,G、Bデータ間の最
大値と最小値を検出してこれらの差を求めたり、R,G
、Bデータを他の次元(例えばH,L、SやY、■。
The image processor 1o performs four arithmetic operations, logical operations, maximum value/minimum value operations, etc. between each brane 12a, 12b, 12c of the image memory 12.13 or between these and arbitrary constants, and for example, performs R for each pixel. , G, B data and find the difference between them.
, B data in other dimensions (e.g. H, L, S, Y, etc.).

Q座標系等)の画像データに変換する。その演算結果は
イメージメモリ12又は13に格納される。イメージメ
モリ12.13は夫々が3チヤンネル(例えばR,G、
B又はH,L、S等)のフレーム(ブレーン)構成a、
b、cから成っており、CPUバス33及びビデオバス
35の何れにも接続されている。従ってCPUIはイメ
ージメモリ12.13の何れをも読み書きでき、画像プ
ロセッサ10は任意のイメージメモリ間で画像データの
演算を行える。
Q coordinate system, etc.). The calculation result is stored in the image memory 12 or 13. Image memories 12 and 13 each have three channels (for example, R, G,
B or H, L, S, etc.) frame (brane) configuration a,
b and c, and is connected to both the CPU bus 33 and the video bus 35. Therefore, the CPUI can read and write any of the image memories 12 and 13, and the image processor 10 can perform image data calculations between arbitrary image memories.

11はフラグマツプメモリであり、イメージメモリ12
.13の画像データに対する各種演算の結果生じたフラ
グ等を該イメージメモリ12゜13に対応するアドレス
上で記憶させるメモリである。フラグマツプメモリ11
はイメージメモリ12.13の各ブレーン12a、12
b、12cと同じアドレス空間を有しており、該フラグ
マツプメモリ11の存在により画像データの統計的演算
(ヒストグラム演算等)が高速で行える。
11 is a flag map memory, and image memory 12
.. This memory stores flags and the like generated as a result of various calculations on the image data of 13 at addresses corresponding to the image memories 12 and 13. Flag map memory 11
are each brane 12a, 12 of image memory 12.13
b and 12c, and the presence of the flag map memory 11 allows for high-speed statistical calculations (histogram calculations, etc.) on image data.

14.15は高速RAMから成るルックアップテーブル
であり、その入力はイメージメモリ12.13のビデオ
バス35側に接続している。
14.15 is a look-up table made of high-speed RAM, the input of which is connected to the video bus 35 side of the image memory 12.13.

該ルックアップテーブル14.15の各フレームメモリ
a、b、cは夫々(8ビツトX256)のアドレス空間
を有している。またルックアップテーブル14.15の
各フレームメモリa、b。
Each of the frame memories a, b, and c of the look-up tables 14 and 15 has an address space of (8 bits x 256). Also, lookup tables 14 and 15 for each frame memory a and b.

Cへのアドレス入力は夫々対応するイメージメモリ12
.13の各ブレーンa、b、cからの8ビツト(256
階調)出力であり、またルックアップテーブル14.1
5の各フレームメモリa、b、cの出力データラインは
ビデオバス35に接続している。CPUIはイメージコ
ントローラ9及び画像プロセッサ10を介してルックア
ップテーブル14.15の内容を自由に読み書きできる
The address input to C is performed by the corresponding image memory 12.
.. 8 bits from each of the 13 branes a, b, c (256
gradation) output, and lookup table 14.1
The output data lines of each of the frame memories a, b, and c of 5 are connected to a video bus 35. The CPUI can freely read and write the contents of the lookup tables 14, 15 via the image controller 9 and image processor 10.

17はグラフィックコントローラであり、ビデオバス3
5上のビデオデータを表示制御する。
17 is a graphics controller, and video bus 3
Display control of video data on 5.

18はグラフィックCRTであり、グラフィックコント
ローラ17出力のビデオデータを表示する。16は画像
データ用I10であり、画像入力装置である3管式カメ
ラ31又はカラーCCDスキャナ32からの画像データ
入力をインタフェースする。
A graphic CRT 18 displays video data output from the graphic controller 17. Reference numeral 16 denotes an image data I10, which interfaces image data input from a three-tube camera 31 or a color CCD scanner 32, which are image input devices.

かかる構成により、画像データの登録時は、イメージメ
モリ12又は13に読み込んだ原画像データを統計的に
解析して該画像の性質に応じた圧縮器を自動的に選択す
る。該選択した圧縮器のコードはインデックスファイル
7の属性データ中に含ませて登録し、データ圧縮した画
像データはイメージファイル8に書き込む。
With this configuration, when registering image data, the original image data read into the image memory 12 or 13 is statistically analyzed and a compressor according to the characteristics of the image is automatically selected. The code of the selected compressor is included and registered in the attribute data of the index file 7, and the compressed image data is written to the image file 8.

また登録画像データの検索時は、インデックスファイル
7の属性データ中から圧縮器のコードを読み出して対応
する伸張器を自動的に選択する。
Further, when searching for registered image data, the code of the compressor is read out from the attribute data of the index file 7 and the corresponding decompressor is automatically selected.

これにより、イメージファイル8の当該画像データは選
択された伸張器によって復元され、画面に表示される。
As a result, the image data of the image file 8 is restored by the selected decompressor and displayed on the screen.

第2図は実施例のイメージメモリ12の画像データ記憶
構造を示す図である0図において、R(i、 j)、 
G (i、 j)、 B (i、 j)は夫々アドレス
(i、j)のR,G、8画像データを表わす。R,G、
8画像データは各8ビツトから成り、0〜255の25
6階調を表現できる。またアドレス(i、j)は(1,
1)〜(512,512)まであり、1画像のサイズは
(512X512)画素である。イメージメモリ13も
同様である。
FIG. 2 is a diagram showing the image data storage structure of the image memory 12 of the embodiment. In FIG. 0, R(i, j),
G (i, j) and B (i, j) represent R, G, 8 image data at address (i, j), respectively. R,G,
8 image data consists of 8 bits each, 25 from 0 to 255.
Can express 6 gradations. Also, address (i, j) is (1,
1) to (512,512), and the size of one image is (512×512) pixels. The same applies to the image memory 13.

第3図(A)は実施例のインデックスファイル7のデー
タ記憶構造を示す図である。画像データの登録時には、
3管式カメラ31又はCODスキャナ32から入力した
原画像データはイメージメモリ12又は13に記憶され
ると共にグラフィックCRT18に表示される。オペレ
ータはこの表示画像を見てキーボード29により当該画
像についてのタイトル及びコメントを入力し、またデジ
タイザ30により当該画像についての属性データを入力
する。CPU 1はこれらの入力データから当該画像の
識別コード71を発生する。
FIG. 3(A) is a diagram showing the data storage structure of the index file 7 of the embodiment. When registering image data,
Original image data input from the three-tube camera 31 or COD scanner 32 is stored in the image memory 12 or 13 and displayed on the graphic CRT 18. The operator looks at this displayed image, uses the keyboard 29 to input a title and comment about the image, and uses the digitizer 30 to input attribute data about the image. The CPU 1 generates an identification code 71 for the image from these input data.

またCPU 1は画像処理部34に命じて当該画像デー
タの統計的処理を行わしめ、その結果得られた画像の性
質(圧縮器のコード)を前記属性データに含める。こう
して得た識別コード71及び属性データ72は対となっ
て1つのレコード70を構成し、当該画像を指標するも
のとしてインデックスファイル7に登録される。
The CPU 1 also instructs the image processing unit 34 to perform statistical processing on the image data, and includes the properties of the resulting image (compressor code) in the attribute data. The identification code 71 and attribute data 72 thus obtained form a pair and constitute one record 70, which is registered in the index file 7 as an index of the image.

第3図(B)は実施例のイメージファイル8のデータ記
憶構造を示す図である。図において、71はインデック
スファイル7に対応する識別コードであり、80は原画
像データを選択された画像圧縮器によってデータ圧縮し
た画像データである。これらの識別コード71及び画像
データ8oは対となって当該画像データを指標するデー
タファイル82を形成する。
FIG. 3(B) is a diagram showing the data storage structure of the image file 8 of the embodiment. In the figure, 71 is an identification code corresponding to the index file 7, and 80 is image data obtained by compressing original image data by a selected image compressor. The identification code 71 and the image data 8o form a pair to form a data file 82 that indexes the image data.

第4図は実施例のレコード70の記憶フォーマットを示
す図である。図において、レコード70は全部で94バ
イトから成り、その内訳は、識別コード71=4バイト
、タイトルレコード=24バイト、コメントコード=5
0バイトである。更に圧縮コード、入力装置コード、人
物コード、風景コード、動物コード、植物コード、感情
表現コード、及び色表現コードは夫々2バイトである。
FIG. 4 is a diagram showing the storage format of the record 70 of the embodiment. In the figure, the record 70 consists of 94 bytes in total, of which the identification code 71 = 4 bytes, the title record = 24 bytes, and the comment code = 5.
It is 0 bytes. Further, each of the compression code, input device code, person code, scenery code, animal code, plant code, emotional expression code, and color expression code is 2 bytes.

タイトルコード及びコメントコードの欄にはオペレータ
がキーボード29により入力したキャラクタコードな書
き込む。圧縮コードの欄にはCPU 1と画像処理部3
4によって原画像データを解析した結果の属性データ(
選択した圧縮器等のI10アドレスに相当するコード)
を書き込む0本実施例では圧縮コードとして下位3ビツ
トを使用し、残りは未使用とする。下位3ビツトのうち
最下位の第1ビツト目は画像圧縮器Aと画像伸張器Aの
対を表わし、下位第2ビツト目は画像圧縮器Bと画像伸
張器Bの対を表わし、下位第3ビツト目は画像圧縮器C
と画像伸張器Cの対を表わす、即ち、下位3ビツトは選
択がAの場合は“001” Bの場合は“010”Cの
場合は“100”になる。尚、本実施例では画像圧縮器
の選択がへの場合はスケッチ画像、Bの場合は写真画像
、Cの場合は文字画像の属性を表わしていることになる
。このように圧縮コードの欄の情報は圧縮器又は伸張器
の切換え、及び画像の種類を判別する目的で兼用され、
いわゆるキーワード検索を容易ならしめている。
The character code input by the operator using the keyboard 29 is written in the title code and comment code columns. The compression code column contains CPU 1 and image processing unit 3.
The attribute data (
code corresponding to the I10 address of the selected compressor, etc.)
In this embodiment, the lower 3 bits are used as the compressed code, and the rest are left unused. The first lowest bit of the three lowest bits represents a pair of image compressor A and image decompressor A, the second lowest bit represents a pair of image compressor B and image decompressor B, and the third lowest bit represents a pair of image compressor B and image decompressor B. The bit is image compressor C
and image decompressor C, that is, the lower three bits are "001" when the selection is A, "010" when the selection is B, and "100" when the selection is C. In this embodiment, when the image compressor is selected, the attribute is a sketch image, when the image compressor is selected, the attribute is a photographic image, and when the image compressor is selected, the attribute is a character image. In this way, the information in the compression code column is used for the purpose of switching the compressor or decompressor and determining the type of image.
This makes so-called keyword searches easy.

更に人物コード、風景コード、動物コード、人物コード
、感性表現コード、色表現コード等には夫々2バイト(
16ビツト)が割り当てられ、図示の如くビット単位で
各属性の有無を記憶する。各コードの最上位ビットは人
物〜風景等に関する属性情報が存在するか否かを示す存
在フラグであり、これによりフラグ解析を速めている。
Furthermore, 2 bytes each are used for person code, landscape code, animal code, person code, emotional expression code, color expression code, etc.
16 bits) are allocated, and the presence or absence of each attribute is stored in bit units as shown in the figure. The most significant bit of each code is a presence flag indicating whether or not attribute information regarding people, scenery, etc. exists, thereby speeding up flag analysis.

各コードの残りの15ビツトには15種類の属性フラグ
が設けられている。各種属性の概念は図示の如く属性フ
ラグビットと対応しており、例えば「人物」に関する属
性が「子供」かっr女」である時は属性コード:=: 
rlololoooooooooooJになる。尚、人
物コードの2バイトにおける後半の8ビツトは将来の増
加に対処できるように空になっている。以下、「風景」
〜「色表現」についても同様である。
The remaining 15 bits of each code are provided with 15 types of attribute flags. The concepts of various attributes correspond to the attribute flag bits as shown in the figure. For example, when the attribute related to "person" is "child" or "woman", the attribute code:=:
It becomes rlololoooooooooooooJ. Note that the latter 8 bits of the 2 bytes of the person code are left blank to accommodate future increases. Below, "Landscape"
~The same applies to "color expression".

第5図は実施例の画像登録処理手順のフローチャートで
ある。尚、入力画像は「草原において女の子供と犬が一
緒に撮影されたものであり、全体として明るいシーン」
の画像とする。これに対する属性コードの存在は「人物
」 「風景」「動物」 「植物」 「感情表現」 「色
表現」の6分類となり、この場合を説明する。
FIG. 5 is a flowchart of the image registration processing procedure of the embodiment. The input image is a photograph of a woman, child, and dog together in a meadow, and the overall scene is bright.
Let the image be There are six attribute codes for this: ``person,''``landscape,''``animal,''``plant,'' ``emotional expression,'' and ``color expression.'' This case will be explained.

(ステップSl) 画像データ用l1016を介して原画像データを入力す
る。この画像人力手順を詳細に言うと、まずCRT20
に画像入力装置の種類をアイコン等で表示し、オペレー
タはキーボード29又はデジタイザ30で所望のアイコ
ンを指示する。
(Step Sl) Original image data is input via the image data l1016. To explain this manual image procedure in detail, first, use a CRT20
The type of image input device is displayed using an icon or the like, and the operator indicates a desired icon using the keyboard 29 or digitizer 30.

これによりパラメータメモリ4中の不図示の入力フラグ
40は、例えば3管式カメラ31を選択すると“O”に
、またCODスキャナ32を選択すると1”にセットさ
れる。CPU 1は画像プロセッサ10に指示を与え、
画像プロセッサ10は画像データ用l1016を介して
指示の画像入力装置から原画像データを読み込み、これ
らをR,G、Bデータ別に夫々イメージメモリ12a、
12b、1”2cに格納する。
As a result, an input flag 40 (not shown) in the parameter memory 4 is set to "O" when the three-tube camera 31 is selected, and to "1" when the COD scanner 32 is selected, for example. give instructions,
The image processor 10 reads the original image data from the designated image input device via the image data l1016, and stores the original image data separately in R, G, and B data in the image memory 12a,
12b, 1"2c.

(ステップS2) オペレータは入力した画像データに対するタイトル及び
コメントの入力を行う。即ち、まずCR,T2Oに当該
画像に対するタイトル及びコメントの入力要求を表示す
る。オペレータはイメージメモリ12からのR,G、B
画像データを表示しているグラフィックCRT1Bを見
て、キーボード29からタイトル及びコメントを入力す
る。タイトルは最大24文字、コメントは最大50文字
である。
(Step S2) The operator inputs a title and a comment for the input image data. That is, first, a request for inputting the title and comment for the image is displayed on CR and T2O. The operator selects R, G, B from the image memory 12.
The user looks at the graphic CRT 1B displaying image data and inputs a title and comment using the keyboard 29. The title can be up to 24 characters, and the comment can be up to 50 characters.

(ステップS3) 「人物」に関する属性を入力する。即ち、まずCRT2
0に「人物」に関する属性、例えば「男」 「女」 「
家族」 「子供」 「外人」 「カップル」 「複数の
人」等を表示する。オペレータはグラフィックCRT1
8の表示画像を見ながら該当する属性を抽出し、キーボ
ード29又はデジタイザ30より選択入力する。複数の
属性を選択しても良く、また何も選ばなくても良い。本
実施例では「女」と「子供」を選択する。
(Step S3) Input attributes related to "person". That is, first, CRT2
0 is an attribute related to "person", such as "male""female""
Displays ``family'', ``children'', ``foreigners'', ``couples'', ``multiple people'', etc. The operator uses a graphic CRT1
While looking at the displayed image 8, the user extracts the relevant attribute, and selects and inputs it using the keyboard 29 or digitizer 30. You may select multiple attributes, or you may select none. In this embodiment, "woman" and "child" are selected.

(ステップS4) 同様にして「風景」に関する属性を入力する。(Step S4) In the same way, attributes related to "landscape" are input.

本実施例では「草原」を選択する。In this embodiment, "grassland" is selected.

(ステップS5) 「動物」に関する属性を入力する。本実施例では「犬」
を選択する。
(Step S5) Attributes related to "animal" are input. In this example, “dog”
Select.

(”ステップSS) 「植物」に関する属性を入力する0本実施例では不図示
の「雑草」を選択する。
("Step SS") Inputting attributes related to "plant" In this embodiment, "weed" (not shown) is selected.

(ステップS7) オペレータが感じた「感情表現」に関する属性を入力す
る0本実施例では不図示の「全体として明るいシーン」
を選択する。
(Step S7) Input attributes related to the "emotional expression" felt by the operator.In this embodiment, "generally bright scene" (not shown)
Select.

(ステップS8) 「色表現」に関する属性を入力する。本実施例では不図
示の「緑」 「青」 「黄色」 「茶色」等を選択する
(Step S8) Attributes related to "color expression" are input. In this embodiment, "green", "blue", "yellow", "brown", etc. (not shown) are selected.

(テップS9) 上記属性入力の確認を行う。即ち、CRT20に全入力
属性を表示してオペレータはそれを確認する。満足の場
合は次(ステップ510)に進むことを指示し、変更し
たい場合は逆(ステップS2)に進むことを指示する。
(Step S9) The above attribute input is confirmed. That is, all input attributes are displayed on the CRT 20 for the operator to confirm. If satisfied, it instructs to proceed to the next step (step 510), and if it is desired to make a change, it instructs to proceed to the opposite direction (step S2).

ステップs2に進んだ場合は属性を再入力可能である。If the process proceeds to step s2, attributes can be input again.

(ステップ510) イメージメモリ12のR,G、B原画像データについて
画素毎にそれらのうちの最大値MAX(R(i、j)、
G (i、j)、B (i、J))を求める。即ち、画
像プロセッサ10は、まずブレーン12aのRデータと
ブレーン12bのGデータを画素毎に比較して大きい方
をイメージメモリ13のブレーン13aに格納する。次
にブレーン13aの画像データとブレーン12cのBデ
ータを′画素毎に比較して大きい方をイメージメモリ1
3のブレーン13bに格納する。コノ結果イメージメモ
リ13のブレーン13bはRlG、8画像データの画素
毎の最大値を保持することになる。
(Step 510) The maximum value MAX(R(i,j),
Find G (i, j), B (i, J)). That is, the image processor 10 first compares the R data of the brane 12a and the G data of the brane 12b for each pixel, and stores the larger one in the brane 13a of the image memory 13. Next, the image data of the brane 13a and the B data of the brane 12c are compared pixel by pixel, and the larger one is stored in the image memory 1.
3 is stored in the brain 13b. The brain 13b of the resulting image memory 13 holds the maximum value for each pixel of RlG, 8 image data.

(ステップ5ll) イメージメモリ12のR,G、B原画像データについて
画素毎にそれらのうちの最小値MIN(R(i、j)、
G (i、j)、B (i、j))を求める。即ち、画
像プロセッサ10は、まずブレーン12aのRデータと
ブレーン12bのGデータを画素毎に比較して小さい方
をイメージメモリ13のブレーン13aに格納する。次
にブレーン13aの画像データとブレーン12cのBデ
ータを画素毎に比較して小さい方をイメージメモリ13
のブレーン13cに格納する。この結果イメージメモリ
13のブレーン13cはRlG、8画像データの画素毎
の最小値を保持することになる。
(Step 5ll) The minimum value MIN(R(i,j),
Find G (i, j), B (i, j)). That is, the image processor 10 first compares the R data of the brane 12a and the G data of the brane 12b for each pixel, and stores the smaller one in the brane 13a of the image memory 13. Next, the image data of the brane 13a and the B data of the brane 12c are compared pixel by pixel, and the smaller one is stored in the image memory 13.
is stored in the brain 13c. As a result, the brain 13c of the image memory 13 holds the minimum value for each pixel of RlG, 8 image data.

(ステップS12) R,G、B原画像データについて求めた画素毎の最大値
と最小値の差分な求める。即ち、イメージメモリ13の
ブレーン13bの最大値とブレーン13cの最小値との
差を画素毎に求め、これをイメージメモリ13のブレー
ン13aに書き込む。
(Step S12) The difference between the maximum value and minimum value for each pixel determined for the R, G, and B original image data is determined. That is, the difference between the maximum value of the brane 13b and the minimum value of the brane 13c of the image memory 13 is obtained for each pixel, and this is written to the brane 13a of the image memory 13.

(ステップ513) 前記求めた差分データ(ブレーン13a)についてヒス
トグラム(差分データ0〜255の値について夫々何個
有るかの分布)を求め、その結果をパラメータメモリ4
(第6図)に格納する。具体的に言うと、CPU 1は
ブレーン13aの差分データを順次読み込み、該差分デ
ータ=“O”の時はフラグマツプメモリ11の対応アド
レスにフラグ1”を立て、差分データ=“0“以外の時
はフラグ0”を立てる。次にこの1画像につき差分デー
タ=“0”の個数をカウントして結果をパラメータメモ
リ4のHINDo (0)のエリアに格納する。次に差
分データ=“l“について同様の演算を行い、差分デー
タ=“1″の個数をHINDO(1)のエリアに格納す
る。以下同様にしてHINDO(2)〜HINDO(2
55)を書き込む。
(Step 513) A histogram (distribution of the number of values of difference data 0 to 255) is obtained for the obtained difference data (brane 13a), and the result is stored in the parameter memory 4.
(Fig. 6). Specifically, the CPU 1 sequentially reads the difference data of the brain 13a, and when the difference data = "O", sets a flag "1" at the corresponding address of the flag map memory 11, and sets the flag 1" to the corresponding address of the flag map memory 11, and when the difference data = "0" is not set. Set the flag 0” at the time. Next, the number of differential data="0" for this one image is counted and the result is stored in the HINDo (0) area of the parameter memory 4. Next, a similar calculation is performed for the difference data="l", and the number of difference data="1" is stored in the HINDO(1) area. Similarly, HINDO(2) to HINDO(2
55).

つ、差分データの値を例えば10刻みで解析しても良い
。如ち、最初は差分データ=“0〜9”の個数を求め、
次に差分データ=“10〜19°゛の個数を求める如く
である。こうすればヒストグラムはHINDO(0)〜
HINDO(25)のエリアに納まる。
Alternatively, the value of the difference data may be analyzed in steps of 10, for example. First, find the number of difference data = "0 to 9",
Next, find the number of difference data = "10 to 19°". In this way, the histogram will be HINDO (0) to
It fits in the HINDO (25) area.

(ステップ514) 原画像データを圧縮するための方式(圧縮・伸張器A−
Cの対)を選択する。このためには、まず原画像データ
に対するステップS13の統計的演算値に基づいて当該
画像の特性を判断する。
(Step 514) Method for compressing original image data (compressor/expander A-
Select pair C). To do this, first, the characteristics of the image are determined based on the statistically calculated values in step S13 for the original image data.

第7図(A)〜(C)は実施例の画像別に求めた差分デ
ータのヒストグラムを示す図である。
FIGS. 7A to 7C are diagrams showing histograms of difference data obtained for each image in the example.

図において、横軸は差分データO〜255を10刻みで
表わし、縦軸は各区間の個数の和の頻度を表わす。
In the figure, the horizontal axis represents the difference data O to 255 in increments of 10, and the vertical axis represents the frequency of the sum of the numbers in each section.

第7図(A)はスケッチ画のヒストグラムである。スケ
ッチ画は写真画に比べて色数が少ない、従って色合いが
はつきりしており図示の如く離散的なヒストグラムにな
る。第7図(B)は写真画のヒストグラムである。写真
画は色数も多く、ヒストグラムは図示の如くガウス的分
布になる。第7図(C)は文字画像のヒストグラムであ
る。文字画像は下地の色と文字色から成り、単色性が強
く、そのため図示の如くある頻度で極端に大きいヒスト
グラムが現われる。
FIG. 7(A) is a histogram of a sketch image. A sketch painting has fewer colors than a photographic painting, so the hues are brighter, resulting in a discrete histogram as shown in the figure. FIG. 7(B) is a histogram of a photographic image. Photographic images have a large number of colors, and the histogram has a Gaussian distribution as shown in the figure. FIG. 7(C) is a histogram of a character image. A character image consists of a background color and a character color and is highly monochromatic, so an extremely large histogram appears with a certain frequency as shown in the figure.

第8図は実施例のステップS14の詳細を示すフローチ
ャートである。図において、CPUIはまずHINDO
(0)〜HINDO(255)を10刻みで加算して夫
々の和を求め、次に各加算値の最大を求めてHI ND
O−Xに格納する。
FIG. 8 is a flowchart showing details of step S14 in the embodiment. In the figure, the CPU first starts with HINDO.
Add (0) to HINDO (255) in increments of 10 to find the respective sums, then find the maximum of each added value and HI ND
Store in O-X.

ステップS、141では(HI NDO−X)>(HI
 NDO−MOJ I ’)か否かを判別する。
In step S, 141, (HI NDO-X)>(HI
NDO-MOJ I').

ここで、HINDO−MOJ Iは文字画像を識別でき
るような所定値であり、本実施例では(512X512
)画素の約91.5%に当る240000である。(H
INDO−X)> (HINDO−MOJI)の時はス
テップ5147に進み、文字画像の選択を行う。ステッ
プ5148では圧縮・伸張器Cの対を選択する。
Here, HINDO-MOJ I is a predetermined value that allows character images to be identified, and in this example, (512X512
) is 240,000, which is about 91.5% of the pixels. (H
When INDO-X)>(HINDO-MOJI), the process advances to step 5147 and a character image is selected. In step 5148, the compressor/expander C pair is selected.

また(HINDO−X)> (HINDO−MOJI)
でない時はステップ5142に進み、(HENSA−X
)> (HENSA−5HASIN)か否かを判別する
。ここで、HENSA−XはCPUIが上記ヒストグラ
ムから求めた頻度の標準偏差である。但し、本実施例で
は頻度の平均値を“0”としている。またHENSA−
SHASINはスケッチ画像と自然画を区別できるよう
な所定値(例えば40)である。
Also (HINDO-X)> (HINDO-MOJI)
If not, proceed to step 5142, and (HENSA-X
)> (HENSA-5HASIN). Here, HENSA-X is the standard deviation of the frequency determined by CPUI from the above histogram. However, in this embodiment, the average value of the frequency is set to "0". Also HENSA-
SHASIN is a predetermined value (for example, 40) that allows a sketch image to be distinguished from a natural image.

(HENSA−X)> ()(ENSA−5RASIN
)の時はステップ5145に進み、自然画像の選択を行
う、ステップ5146では圧縮・伸張器B(7)対を選
択する。また(HENSA−X)>(HENSA−SH
AS IN)でない時はステップ5143に進み、スケ
ッチ画像の選択を行う。
(HENSA-X)> ()(ENSA-5RASIN
), the process proceeds to step 5145, where a natural image is selected.In step 5146, the compression/expansion unit B(7) pair is selected. Also (HENSA-X)>(HENSA-SH
AS IN), the process advances to step 5143 and a sketch image is selected.

ステップ5144では圧縮・伸張器Aの対を選択する。In step 5144, the compressor/expander A pair is selected.

このような頻度の最大値及び標準偏差に基づく判断は比
較的容易に行え、画像識別確度も極めて良い。かように
して画像データの種類を識別し、圧縮・伸張器のタイプ
を選択し、これらの情報をDATA−IDに格納する。
Such a judgment based on the maximum frequency value and standard deviation can be performed relatively easily, and the image identification accuracy is also extremely high. In this way, the type of image data is identified, the type of compressor/expander is selected, and this information is stored in DATA-ID.

(ステップ515) CUPIは識別コード71を発生し、属性データ72を
付加し、レコード70を生成してインデックスファイル
7に登録する。尚、属性データ中にはDATA−I D
の情報も含まれる。こうしてオペレータは現実のデータ
圧縮・伸張を全く意識せずに作業できる。
(Step 515) CUPI generates an identification code 71, adds attribute data 72, generates a record 70, and registers it in the index file 7. In addition, DATA-ID is included in the attribute data.
It also includes information. In this way, the operator can work without being aware of actual data compression/decompression.

(ステップ516) CPUlの指令下で、画像プロセッサ10はイメージメ
モリ12のR,G、B原画像データを選択された圧縮器
によりデータ圧縮し、結果の画像データの先頭に識別コ
ード71を付加し、イメージファイル8に登録する。
(Step 516) Under the command of the CPU1, the image processor 10 compresses the R, G, and B original image data in the image memory 12 using the selected compressor, and adds an identification code 71 to the beginning of the resulting image data. , and register it in image file 8.

尚、上述実施例では属性データの設定、画像の統計的デ
ータの算出等に係る処理をソフトウェア的に行なったが
、ハードウェア化できることは言うまでもない。
Incidentally, in the above-described embodiment, processing related to setting attribute data, calculating statistical data of an image, etc. was performed by software, but it goes without saying that it can be implemented by hardware.

また上述実施例では1画像につき1種類の圧縮・伸張器
を選択したがこれに限らない。
Further, in the above embodiment, one type of compressor/expander is selected for each image, but the present invention is not limited to this.

画像の領域分離技術を導入すれば1画像の複数領域に対
して夫々最適な画像圧縮・伸張器を選択し得る。
If image region separation technology is introduced, it is possible to select the optimal image compressor/decompressor for each of multiple regions of one image.

[発明の効果] 以上述べた如く本発明によれば、各種画像データに対し
て常に高い効率の画像処理が行える。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, highly efficient image processing can always be performed on various image data.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は実施例の画像検索装置のブロック構成図、 第2図は実施例のイメージメモリ12の画像データ記憶
構造を示す図、 第3図(A)は実施例のインデックスファイル7のデー
タ記憶構造を示す図、 第3図(B)は実施例のイメージファイル8のデータ記
憶構造を示す図、 第4図は実施例のレコード70の記憶フォーマットを示
す図、 第5図は実施例の画像登録処理手順のフローチャート、 第6図は実施例のパラメータメモリ4の記憶構造の一部
を示す図、 第7図(A)〜(C)は実施例の画像別に求めた差分デ
ータのヒストグラムを示す図、第8図は実施例のステッ
プS14の詳細を示すフローチャート、 第9図は従来の画像データ検索システムのブロック構成
図である。 図中、1・・・CPU、2・・・プログラムメモリ、3
・・・パラメータコントローラ、4・・・パラメータメ
モリ、5・・・演算器、6・・・パラメータ設定用工/
○、7・・・インデックスファイル、8・・・イメージ
ファイル、9・・・イメージコントローラ、1o・・・
画像処理プロセッサ、11・・・フラグマツプメモリ、
12゜13・・・イメージメモリ、14.15・・・ル
ックアップテーブル、16・・・画像データ用I10,
17・・・グラフィックコントローラ、18・・・グラ
フィックCRT、19・CRT)ントローラ、2o・・
・CRT、21・・・画像伸長器切換手段、22〜24
・・・画像圧縮器A−C125・・・画像伸長器切換手
段、26〜28・・・画像伸長器A−C129・・・キ
ーボード、30・・・デジタイザ、31・・・三管式カ
メラ、32・・・CODスキャナ、33・・・CPUバ
ス、34・・・画像処理部、35・・・ビデオバスであ
る。 特許出願人  キャノン株式会社 第6 図 (小) (大] (小) c大) (小) c大) (A) (B) (C)
FIG. 1 is a block configuration diagram of an image search device according to the embodiment. FIG. 2 is a diagram showing the image data storage structure of the image memory 12 according to the embodiment. FIG. 3 (A) is a data storage structure of the index file 7 according to the embodiment. Figure 3 (B) is a diagram showing the data storage structure of the image file 8 of the example. Figure 4 is a diagram showing the storage format of the record 70 of the example. Figure 5 is an image of the example. A flowchart of the registration processing procedure. FIG. 6 is a diagram showing a part of the storage structure of the parameter memory 4 of the embodiment. FIGS. 7 (A) to (C) are histograms of difference data obtained for each image of the embodiment. 8 is a flowchart showing details of step S14 of the embodiment, and FIG. 9 is a block diagram of a conventional image data retrieval system. In the figure, 1...CPU, 2...Program memory, 3
...Parameter controller, 4...Parameter memory, 5...Arithmetic unit, 6...Parameter setting machine/
○, 7... Index file, 8... Image file, 9... Image controller, 1o...
Image processing processor, 11...Flag map memory,
12゜13...Image memory, 14.15...Lookup table, 16...I10 for image data,
17...Graphic controller, 18...Graphic CRT, 19.CRT) controller, 2o...
・CRT, 21... Image expander switching means, 22 to 24
...Image compressor A-C125...Image expander switching means, 26-28...Image expander A-C129...Keyboard, 30...Digitizer, 31...Three-tube camera, 32... COD scanner, 33... CPU bus, 34... image processing section, 35... video bus. Patent applicant: Canon Co., Ltd. Figure 6 (Small) (Large) (Small) c Large) (Small) c Large) (A) (B) (C)

Claims (1)

【特許請求の範囲】 複数のデータ圧縮アルゴリズムを備えるデータ圧縮手段
と、 原画像データのカラー情報に関する統計的分布に基づき
該原画像データの性質を識別する識別手段と、 前記識別手段の識別結果に従つて前記データ圧縮手段の
データ圧縮アルゴリズムを切換る切換手段を備えること
を特徴とする画像処理装置。
[Scope of Claims] Data compression means comprising a plurality of data compression algorithms; identification means for identifying the nature of the original image data based on statistical distribution regarding color information of the original image data; and identification results of the identification means. Accordingly, an image processing apparatus characterized by comprising a switching means for switching a data compression algorithm of the data compression means.
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Cited By (5)

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